zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

Sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian và phương pháp phân tích hồi quy đa biến trong việc ước lượng và phân bố trầm tích lơ lửng ven bờ khu vực ven biển từ Hải Phòng đến Nam Định

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Báo xấu

17
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian để xác định mối quan hệ giữa phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian với hàm lượng TTLL cửa sông ven biển từ Hải Phòng đến Nam Định dựa trên phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến và đa biến.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian và phương pháp phân tích hồi quy đa biến trong việc ước lượng và phân bố trầm tích lơ lửng ven bờ khu vực ven biển từ Hải Phòng đến Nam Định

Nghiên cứu - Ứng dụng SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM ĐA THỜI GIAN VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN TRONG VIỆC ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN BỐ TRẦM TÍCH LƠ LỬNG VEN BỜ KHU VỰC VEN BIỂN TỪ HẢI PHÒNG ĐẾN NAM ĐỊNH ThS. NGÔ THỊ BÍCH TRÂM(1),ThS. PHẠM NGỌC HẢI(2), ThS. HỒ VIỆT CƯỜNG(3) Cục Bản đồ, Bộ Tổng Tham mưu - Bộ Quốc phòng (1) (2) Trường ĐH Công nghệ - ĐHQGHN (3) Phòng thí nghiệm trọng điểm Quốc gia về Động lực học Sông Biển - Viện KHTLVN Tóm tắt: Hàm lượng trầm tích lơ lửng trong nước biển là sự hiện diện của các tạp chất lơ lửng có kích thước thay đổi từ dạng phân tán thô đến dạng keo có thể là bùn cát, chất hữu cơ, vô cơ, thực vật và các vi sinh vật,...Ước tính hàm lượng vật chất lơ lửng ở cửa sông ven biển là rất quan trọng trong việc nghiên cứu thủy văn, địa mạo và diễn biến hình thái của vùng đồng bằng châu thổ. Các phương pháp đo đạc truyền thống để xác định hàm lượng trầm tích lơ lửng (TTLL) thường rất tốn kém và bị giới hạn về phạm vi không gian. Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu viễn thám là có thể cung cấp thông tin nhanh về khả năng phân bố không gian của hàm lượng trầm tích lơ lửng ở phạm vi lớn. Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian để xác định mối quan hệ giữa phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian với hàm lượng TTLL cửa sông ven biển từ Hải Phòng đến Nam Định dựa trên phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến và đa biến. 1. Giới thiệu môi trường ven biển ở các quy mô khác nhau (MERTES et al., 1993; Hellweger et Các trầm tích lơ lửng được bắt nguồn từ al., 2004). hoạt động thủy lực của sông (vận chuyển phù sa, vật chất lơ lửng), xói mòn bờ biển Việc hiệu chuẩn cảm biến vệ tinh với độ và phong hóa của đá ven biển mà có thể phân giải không gian, quang phổ và phóng kiểm soát sự hình thành của các mũi đất xạ của nó được sử dụng để phân biệt hàm ven biển và cung cấp nguồn nguyên liệu lượng phù sa lơ lửng từ các nước ven biển cho vật lý, hóa học và sinh học đầu vào ở dựa trên số kỹ thuật số (DN giá trị) và nó có các vùng biển xa bờ (Baban, 1995). Các thể được ánh xạ qua các kỹ thuật xử lý hình khu vực ven biển thường được tích lũy với ảnh phù hợp. Dấu hiệu quang phổ trong dải hàm lượng TTLL lớn, bị chi phối bởi bùn và nhìn thấy và NIR của ảnh Landsat đã được đất sét hạt (Wang et al.; Wang et al., 2009). sử dụng để ước tính chất lượng nước như Việc vận chuyển và lắng đọng TTLL gây nên độ đục, chất rắn lơ lửng, chất diệp lục và độ sự thay đổi hình thái ven biển và sự tích tụ mặn. Các đường cong phản ứng quang phổ của các chất dinh dưỡng dư thừa có thể của tất cả bảy kênh trong ảnh Landsat đã ảnh hưởng đến năng suất của hệ sinh thái được sử dụng để ước tính thay đổi của hàm thủy sinh (James, 2002). Hơn thế nữa, quá lượng TTLL trong nước biển ven bờ và đầu trình vận chuyển trầm tích ảnh hưởng đến ra đã gần đúng với giá trị khảo sát thực tế. sự thay đổi địa mạo khác nhau ven biển Vùng ven biển từ Hải Phòng đến Nam như: xây dựng hoặc phá huỷ các địa hình Định nằm trong vùng Vịnh Bắc Bộ nơi có rất Ngày nhận bài: 05/11/2015 Ngày chấp nhận bài: 15/11/2015 58 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015
Nghiên cứu - Ứng dụng nhiều hệ thống sông và các cửa sông lớn Landsat ít mây đã được lựa chọn để phân như cửa Trà Lý, Ba Lạt, Ninh Cơ, Thái Bình, tích độ đục thể hiện trong Bảng . Và tổ hợp Văn Úc, Lạch Tray, Cấm, Lạch màu ảnh Landsat khu vực nghiên cứu từ Huyện,…Quá trình vận chuyển bùn cát, năm 1989 đến năm 2014 được thể hiện chất lơ lửng trong khu vực rất phức tạp phụ trong hình 2. (Xem hình 2) thuộc vào vai trò của từng cửa sông và cơ 2.2. Tiền xử lý ảnh vệ tinh và tăng chế tương tác động lực sông biển theo từng cường chất lượng ảnh thời điểm, mùa (mùa mưa, mùa khô) trong năm. Chính vì vậy trong nghiên cứu này, Các ảnh viễn thám quang học đa phổ chúng tôi sử dụng các ảnh Landsat đa thời được thường xuyên bị ảnh hưởng bởi gian phân tích được thực hiện để ước hàm không khí và bức xạ từ phản xạ trực tiếp do lượng TTLL bằng cách sử dụng thuật toán bề mặt nước. Hơn nữa, các giá trị số (giá trị hồi quy đa biến thực nghiệm. (Xem hình 1) DN) trong những hình ảnh thô không chỉ phụ thuộc vào các đặc tính phản xạ của các 2. Tài liệu và phương pháp nghiên đối tượng mặt đất, mà cũng có nhiễu và các cứu lỗi hình học của các vệ tinh, các góc độ của 2.1. Dữ liệu nghiên cứu bức xạ mặt trời và các hiệu ứng khí quyển như mây và các hạt nước. Để tạo ra hình Trong nghiên cứu này với mục đích phân ảnh có giá trị phản xạ thực tế ở mặt đất, tất tích sự phân bố TTLL ở vùng cửa sông ven cả các kênh đã được phân tích riêng biệt để biển đa thời gian và trên phạm vi rộng từ Hải loại bỏ các nhiễu khí quyển bằng cách sử Phòng đến Nam Định, chúng tôi sử dụng dữ dụng module mô hình FLASSH trong phần liệu ảnh viễn thám Landsat: (Xem bảng 1). mềm ENVI. Giá trị DN được chuyển thành Dữ liệu ảnh của khu vực nghiên cứu được giá trị phản xạ (reflectance) của đối tượng lựa chọn theo 2 mùa tương ứng với mùa sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của khí quyển. khô và mùa mưa của khu vực từ năm 1989 Ảnh phản xạ phổ sau đó được loại bỏ mây đến năm 2014. Tổng số 10 cảnh ảnh Hình 1: Vị trí và phạm vi khu vực nghiên cứu t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015 59
Nghiên cứu - Ứng dụng bằng phương pháp Fmask algorithm đã vào các thuộc tính của họ quang phổ và được đề xuất trong nghiên cứu của (Zhu những thay đổi trong bức xạ điện từ. Thuộc and Woodcock, 2012) vÁLandsat. Tất cả tính quang phổ của mặt nước biển là khác các ảnh đã được nắn chỉnh về hệ tọa độ nhau do sự phản xạ của các thành phần VN-2000 múi 6 độ. Ảnh sau khi chuyển đổi không đồng nhất bao gồm phù sa lơ lửng và hệ tọa độ được cắt riêng cho khu vực hàm lượng Chlorophyll. Các phản xạ quang nghiên cứu. phổ (giá trị DN) của hình ảnh được phân tích bằng cách sử dụng thuật toán hồi quy 2.3. Tính toán các chỉ số độ đục đa biến để trích xuất các hàm lượng phù sa Theo các nguyên tắc cảm biến từ xa, lơ lửng từ nước mặt. (Trong phép hồi quy quan sát các hiện tượng vật lý có thể dựa đa biến này coi giá trị trầm tích lơ lửng là Bảng 1: Dữ liệu ảnh Landsat từ năm 1989 đến năm 2014 khu vực nghiên cứu Số Ảnh Ảnh Dữ liệu đo STT Loại ảnh Bộ cảm Pathrow Năm Tháng Ngày kênh mùa khô mùa mưa mặt đất 1 Landsat TM5 126-046 6 1989 11 23 X 2 Landsat TM5 126-046 6 1990 8 0 X 3 Landsat TM5 126-046 6 1995 11 22 X 4 Landsat TM5 126-046 7 2000 11 24 X 5 Landsat TM5 126-046 6 2001 7 5 X 6 Landsat ETM7 126-046 7 2005 7 19 X 7 Landsat ETM7 126-046 7 2005 11 6 X 8 Landsat TM5 126-046 7 2009 9 27 X 09/2009 9 Landsat ETM7 126-046 11 2009 6 9 X 10 Landsat OLI-8 126-046 7 2014 23 23 X 05/2014 Hình 2: Ảnh Landsat Quicklook qua các thời kỳ chụp khu vực nghiên cứu 60 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015
Nghiên cứu - Ứng dụng biến y và các giá trị trên các kênh ảnh là Tương tự, chỉ số màu sắc là một chỉ báo biến x từ đó giải các bài toán hồi quy đa biến cho các biện pháp định lượng của màu tìm giá trị trầm tích lơ lửng). Các bức xạ tán nước biển, và nó có thể được định nghĩa là xạ ngược từ mỗi điểm ảnh đã được hiệu sự chói sáng thấp nhất trong các nước ở chỉnh bằng cách sử dụng các thuật toán bước sóng khác nhau của các kênh ảnh thực nghiệm để ước tính hàm lượng TTLL. (Howard R. Gordon et al., 1988). Vì vậy, Hơn nữa, tổng diện tích hàm lượng TTLL trên cơ sở của định nghĩa này, nhóm tác giả trong các phạm vi khác nhau của độ sâu đã đã xây dựng các bản đồ chỉ số độ đục (TI, được tính toán bằng cách nhân số lượng NTU) và chỉ số trầm tích lơ lửng (NDSSI, điểm ảnh trong mỗi nhóm tại một địa điểm NSMI) để xác định lượng bùn cát lơ lửng cụ thể với kích thước pixel. trong nước biển ven bờ kết hợp với các mẫu đo kiểm chứng thực địa sẽ cho kết quả Đã có rất nhiều các công trình nghiên với độ chính xác tương đối cao khách quan cứu khác nhau sử dụng ảnh viễn thám để và đã chứng minh việc sử dụng thuật toán xác lập các chỉ số kinh nghiệm đánh giá hồi quy đa biến trong nghiên cứu này. chất lượng nước. Trong đó, có thể kể đến Phương pháp phân tích hồi quy đa biến sử các nghiên cứu của (FROHN, 2007) nhằm dụng tất cả các kênh ảnh của ảnh Landsat xây dựng các chỉ số độ đục (Turbidity Index) để xác định được các phản xạ quang phổ và chỉ số chất diệp lục (Chlorophyll- a Index) chính xác của vật chất phù sa lơ lửng và nó từ ảnh Landsat. được thể hiện như công thức (6) trong Bảng Sau ghi cắt ghép nối các kênh ảnh khu 2. Ở đây, hệ số Ao và At là hằng số hệ số vực nghiên cứu chúng tôi tính toán các chỉ hồi quy thực nghiệm. Hàm lượng TTLL số độ đục NTU, TI, NDSSI, NSMI cho các được ước tính bằng cách sử dụng các biến ảnh dựa trên công thức trong Bảng . Các chỉ độc lập khác nhau trong các thuật toán hồi số tính toán độ dục (NTU, TI) và chỉ số trầm quy đa biến. Giá trị hồi quy được tính toán tích lơ lửng (NDSSI, NSMI) đều được tính cho 2 mùa như trong bảng 4: (Xem bảng 4) toán dựa trên các đặc trưng phổ của các 3. Kết quả và thảo luận kênh ảnh Landsat đối với các vật chất lơ lửng trên bề mặt nước: (Xem bảng 2) Các bản đồ phân bố TTLL (Xem hình 3) cùng với các phân tích mặt cắt tại các cửa Cụ thể ở đây, chúng tôi sẽ đánh giá mối sông ven biển trong 2 mùa cho thấy hàm tương quan giữa kết quả đo phổ phản xạ và lượng TTLL thường tập trung ở các cửa độ đục của các mẫu nước. Sau đó, xác định sông, các vùng biển nông và giảm dần khi ra hồi quy tuyến tính để tính toán giá trị độ đục vùng biển khơi, các chuyển động TTLL dọc của nước biển của khu vực này. Kết quả bờ liên quan đến hoạt động thủy lực của các xây dựng các bản đồ phân bố TTLL bằng cửa sông vào thời kỳ mưa lũ và tác động của phương pháp hồi quy cho phép đánh giá sự các dòng biển ven bờ, các xu hướng bồi tụ thay đổi về mặt không gian, từ trong lục địa cũng nhận thấy ở phía Nam của các cửa ra ngoài khơi và thời gian theo mùa (mùa sông (Văn Úc, Sông Hồng, Ninh Cơ). khô, mùa mưa): (Xem bảng 3) 4. Kết luận 2.4. Phương pháp hồi quy đa biến trong phân tích, tính toán giá trị độ đục Kết quả áp dụng các chỉ số kinh nghiệm 2 Sự biến động về phản xạ quang phổ của cho thấy hệ số tương quan (R ) của phương nước ven biển được sử dụng để phân biệt pháp hồi quy đa biến giữa giá trị các kênh các thành phần trong nước bao gồm các ảnh và số liệu khảo sát thực tế cho độ chính TTLL (Howard R. Gordon et al., 1988). xác cao khi so sánh với các phương pháp t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015 61
Nghiên cứu - Ứng dụng Bảng 2: Các công thức dùng để tính toán độ đục từ ảnh vệ tinh quang học Bảng 3: Tương quan tuyến tính giữa các chỉ số độ đục tính toán từ phân tích ảnh vệ tinh và số liệu thực tế trong mùa khô năm 2014 và mùa mưa năm 2009 STT Chỉ số Hàm tương quan R2 Mùa khô năm 2014 1 NTU y = -104.03x + 141.06 R² = 0.0582 2 TI y = 93.314x - 82.372 R² = 0.0475 3 NSDI y = 101.03x + 48.012 R² = 0.0407 4 NSMI y = 488.81x - 67.085 R² = 0.0544 5 TURI y = 355.19x - 15.487 R² = 0.0562 Mùa mưa năm 2009 1 NTU y = 166.12x - 25.248 R² = 0.4787 2 TI y = 28.855x + 8.2798 R² = 0.1203 3 NSDI y = -122.79x + 104.03 R² = 0.5406 4 NSMI y = 108.51x + 29.622 R² = 0.1416 5 TURI y = 264.1x - 17.698 R² = 0.2207 tính toán hồi quy tuyến tính khác. Phương lượng nước mặt ven biểnkhu vực Hải pháp hồi quy đa biến dùng để xác định hàm Phòng - Nam Định chịu ảnh hưởng trực tiếp lượng trầm tích lơ lửng từ các kênh ảnh của các chế độ thủy văn, động lực sông, Landsat hiệu quả hơn các phương pháp thủy triều và điều kiện thời tiết tại thời điểm khác nhờ khả năng sử dụng thông tin phổ thu thập số liệu. Nguồn tư liệu ảnh viễn phản xạ của trầm tích lơ lửng ở tất cả các thám thu thập được tại khu vực nghiên cứu kênh ảnh. cho thấy sự ảnh hưởng trực tiếp đó, cụ thể, tại các thời điểm cuối tháng 8/2009 và tháng Hàm lượng trầm tích lơ lửng và chất 62 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015
Nghiên cứu - Ứng dụng Bảng 4: Giá trị tính toán hồi quy đa biến Thống kê phân tích hồi quy đa biến Hệ số hồi quy đa biến cho các kênh ảnh Mùa khô Regression Statistics Coefficients Multiple R 0.791511 A0 258.33 R Square 0.783094 Kênh 1 -1694.047286 Adjusted R Square 0.649281 Kênh 2 1172.619248 Standard Error 8.70671 Kênh 3 2539.876546 Observations 7 Kênh 4 -2373.598382 Kênh 5 3070.737925 Kênh 7 -1295.411137 Mùa mưa Regression Statistics Coefficients Multiple R 0.814877908 A0 -853.4102261 R Square 0.837001587 Kênh 1 13266.7378 Adjusted R Square 0.266507141 Kênh 2 -10860.06022 Standard Error 17.11102305 Kênh 3 2920.391316 Observations 10 Kênh 4 -2233.625597 Kênh 5 104.2339013 Kênh 6 7053.906423 Kênh 7 272.1944134 Hình 3: Phân bố không gian của chỉ số độ đục trọng 2 mùa khô và mùa mưa t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015 63
Nghiên cứu - Ứng dụng 12/2014 thời tiết tại Việt Nam nói chung và [4]. James, I.D., 2002. Modelling pollution khu vực nghiên cứu nói riêng ít bị biến động dispersion, the ecosystem and water quality mạnh, do vậy bản đồ phân bố độ đục khu in coastal waters: A review. Environmental vực ngiên cứu tương đối đồng đều, sự biến Modelling and Software, pp. 363-385. động giữa các khu vực là không đáng kể. [5]. Kaliraj, S., Chandrasekar, N., Kết quả xây dựng hàm hồi quy cho các Magesh, N.S., 2014. Multispectral image thông số độ đục từ nguồn dữ liệu viễn thám cho analysis of suspended sediment thấy mức độ ô nhiễm giảm dần từ cửa sông ra concentration along the Southern coast of ngoài biển và thay đổi phụ thuộc vào hoạt động Kanyakumari , Tamil Nadu, India. Jounal of của các cửa sông đặc biệt là các cửa sông coastal sciences 1, 63-71. lớn.Trầm tích lơ lửng thường tập trung ở các [6]. Kulkarni, A., 2011. Water Quality cửa sông lớn, vùng biển nông.m Retrieval from Landsat TM Imagery. Tài liệu tham khảo Procedia Computer Science 6, 475-480. [1]. Baban, S.M.J., 1995. The use of Landsat [7]. Li, X., 1993. A United Model for imagery to map fluvial sediment discharge into Quantitative Remote-Sensing of Suspended coastal waters. Marine Geology, pp. 263-270. Sediment Concentration. International Journal of Remote Sensing 14, 2665-2676. [2]. Becker, R., Czajkowski, K., Sediment Concentrations from Remote Sensing. Nội dung của bài báo là một phần kết quả projects.glc.org. nghiên cứu của đề tài cấp Nhà nước KC08- 34/11-15: “Nghiên cứu cơ sở khoa học và đề [3]. Hellweger, F.L., Schlosser, P., Lall, U., xuất các giải pháp nhằm cải thiện hiện tượng Weissel, J.K., 2004. Use of satellite imagery for nước đục ở vùng biển Đồ Sơn, thành phố Hải water quality studies in New York Harbor. Phòng” do Phòng thí nghiệm trọng điểm Quốc Estuarine, Coastal and Shelf Science 61, 437- gia về Động lực học Sông biển - Viện KHTLVN 448. thực hiện năm 2014 - 2015.m Summary Using remote sensing multiple times and regression analysis method in estimation and distribution of suspended sediment in coastal zone from Haiphong to Namdinh Suspended sediment concentration (SSC) in the sea water is thepresence of the sus- pended particles with varies in size from coarserto finer such as water molecule, organic matter, inorganic suspendedmatter, plants and phytoplankton, etc. It is very important toes- timate the suspended sediment concentration in the estuary mouth inthe studies of hydrol- ogy, geomorphology and morphology of the deltaregion. In estuarine study, suspended sediment concentration (SSC) varies significantly both in time and in space in response tofreshwater discharge, tidal variability, and channel geometry. SSC’sconventional meas- urements are expensive and limited to experiments ata single location leading to spatial extent limitation. Therefore,this study aimed to investigate if SSC values could be esti- mateddirectly from remote sensing data that are increasingly available.Advantage of using remote sensing data is to provide retrospectiveinformation of SSC in spatial distribution in a big scope. In this study, we used temporal remote sensing images todetermine the rela- tionship between the reflectance spectra from theLandsat and the SSC in estuaries from Haiphong to Nam Dinh coastallines based on the variety and multivariate regression analy- sismethodology.m 64 t¹p chÝ khoa häc ®o ®¹c vµ b¶n ®å sè 26-12/2015

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.